网络的平均度和规模对部分同步状态的影响

本文从序参量和复杂度2个角度考察网络的平均度和规模对网络的部分同步状态的影响。结果表明,无论对于度分布比较均匀的随机网络、小世界网络还是度分布异质性比较强的配置无标度网络,只有在网络处于部分同步状态时,平均度才对序参量有显著的影响:平均度的增加使得3种网络的部分同步状态变好,相应的序参量变大;在不同的耦合强度区域,复杂度表现出不同的变化规律。当耦合强度较小时,随着网络规模的增加,网络部分同步状态变差,相应的复杂度变小。而对于规则的近邻耦合网络,网络平均度的增加使得网络的同步状态变好、复杂度增加,而网络规模的增加则使得网络的同步状态变差、复杂度减小。     

基于随机交叉机制的同步优化网络模型

在不改变网络度分布的前提下,采用随机交叉机制对网络的同步能力进行优化,提出了一种无标度网络的同步优化网络模型．在同步能力提高的过程中,观察网络匹配特性、聚类系数、特征路径长度和最大介数的变化趋势．仿真结果表明,对于类型Ⅰ无标度网络,最大介数与同步能力没有相关性,而对于类型Ⅱ无标度网络,最大介数随着同步能力的增加而减小．无论哪一种类型的无标度网络,网络同步能力增加时同配特性均降低．     

连接密度对于均匀网络上耦合映象同步方式和同步时间的影响

通过修改随机网络的连接概率,研究了网络的连接密度对于均匀网络上的同步方式和同步时间的影响,发现稠密的网络上同步时间与耦合强度关系是单调的.进一步揭示了连接密度产生这种影响的机制,即在稠密的网络上,弱耦合Logistic映象具有与强耦合Logistic映象相同的同步方式,于是随着耦合强度的变化,不出现两种同步方式的转变以及相应的同步慢化.     

网络的平均度对复杂网络上动力学行为的影响

本文考察了网络的平均度对网络上的同步、博弈和传播动力学行为的影响.结果发现,随着平均度的增大,复杂网络会表现出更优的同步能力,在博弈中合作率会显著提升,在传播动力学中传播范围会明显扩大.但平均度对这几种动力学行为的影响强度却是不同的:对于同步来说,平均度比较小时效果更明显；对于博弈来说,合作概率随着平均度的增加线性增加；而对于传播来说,平均度较大时效果较显著.另外,本文还发现一个有趣的现象:度分布异质性很强的无标度网络表现出比预想中强得多的同步能力,尤其是对于耦合矩阵是归一化的拉普拉斯矩阵的情况.本文定量地分析了平均度对网络上的几个重要动力学行为的影响.进一步深化了人们对平均度的影响的认识.     

社团结构改变对振子网络同步行为的影响

以二阶类Kuramoto振子为节点的振子电网为研究对象,研究了社团结构对振子电网同步能力的影响.借助于数值仿真,讨论了社团强度、社团数目改变对网络同步能力的影响.结果表明,社团强度对网络的同步能力有很大的影响.在一定范围内社团强度越大,网络的同步能力就越强;在社团强度和网络规模一定的条件下,社团数目越多,网络的同步能力越弱.网络规模扩大,社团数目越多,网络的同步能力反而越强.     

一个含权BA网络及其同步能力研究

提出一个点权分布、边权分布也均为无标度分布的含权BA网络,并研究其同步性能.研究发现,与无权BA网络相比,在网络大小相同的情况下,对于同步稳定区域无界的动力学系统,含权BA网络的同步能力提高了.对于含权网络的建模及提高网络的同步能力有一定的指导意义.     

无线传感器网络节点的HLMDS分层定位方法研究

针对高连接度网络,结合集中式与分布式计算的优点,提出了HLMDS(Hierarchical Localization MDS) 分层定位的思想,研究了一种集中与分布相结合的定位方法.通过筛选具有固定连接度的框架节点并分步定位,使得该方法的计算复杂度与网络连接度无关.该方法能实现部分或全部节点的定位.采用MATLAB仿真验证了在均匀分布节点网络中良好的定位精度.与其它现存方法相比,HLMDS方法可更灵活运用在各种定位应用中.     

不对称加权老化无标度网络的同步能力和权重分布

应用归一化加权和非归一化加权两种不对称加权方法对老化无标度网络的同步能力进行了研究.研究发现,当加权网络的出度分布为不均匀的近似幂率分布,人度分布为完全均匀分布或近似泊松分布时,网络具有较强的同步能力;反之,当网络的出度分布为均匀的近似泊松分布,人度分布为不均匀的近似幂率分布时,网络的同步能力较差.     

生态网络视角下西安都市圈生态空间格局特征分析

西安都市圈是西北地区人口最为集聚的地区，目前正处于快速发展阶段，生态空间的格局关系到未来各个城镇的发展质量和城乡生态安全.基于MSPA分析法和网络分析法，通过数量、规模、空间布局、网络中连线数、节点数、网络回路、α指数、β指数、γ指数、廊道密度等定量分析，深度剖析西安都市圈当前的生态源地、道路廊道、水系廊道等生态网络的组成要素.结果表明：西安都市圈呈现南北两端屏障式生态空间格局.其中，生态源地具有分布不均衡、源地之间分离度大，存在生态孤岛；生态盲区多，尤其是在人口密集区域，缺少大中型生态源地；道路廊道网络连接度较好，但是出现多条长度超长廊道，对生物的迁徙影响较大；水系廊道空间分布上表现为南多北少的分支状特征，尤其是在都市圈中部地区，水系廊道数量偏少，连接度较低.通过对生态源地与廊道等生态网络构建要素分析，探讨了西安都市圈现状生态空间的格局特征，为今后西安都市圈生态网络建设提出科学的空间优化指引.     

小世界网络上的自我质疑动力学演化博弈

自我质疑更新规则是博弈个体对比各备选策略所得收益后选出最优策略的过程.本文研究小世界网络上一类具有利他或恶意伤害属性的自我质疑演化博弈.为获得长程连接和度的异质性对演化博弈模型的影响,我们分别研究二维正方格子、以正方格子为基础构造的同质小世界网络(度分布不发生改变,仅仅引入长程连接)和异质小世界网络(既有长程边也有度的异质性)三类空间结构.通过Ising模型相变理论和蒙特卡罗模拟获得以下结论:长程连接使博弈个体出现矛盾选择状态,类似于物理中的阻挫;度的异质性会影响作用在博弈个体上的外场,邻居越多外场越大;当存在正向外场时,长程连接促进合作的产生,而度的异质性抑制合作的产生.     

Mesh网的可靠性评价方法研究

为了对固定无线Mesh网中可用路径多样性带来的可靠性进行评价,将有线网络可靠性算法和无线网络传输模型结合,提出一种Mesh网终端对可靠性计算方法.能够计算出全部链路和节点的故障率,以及基于多跳/多路径链路的性能计算出用户站和基站间链路的总故障率.实验结果表明:能够有效地评价Mesh用户站群与基站连接的可靠性,提高了网络节点选择到基站最可靠通路和避开网络中较差链路,以及在更可靠的链路上获得更低的误码率的能力.     

边定向方法对随机网络抵制级联故障鲁棒性的影响

针对复杂网络抵制级联故障的鲁棒性问题,考虑节点权重和边的方向,通过扩展经典的全局介数方法定义节点负载,提出了新的随机网络级联故障模型.应用三种边方向确定策略,在具有单向边和双向边的随机网络上探讨了级联故障行为,分析了全局负载分布机制下定向边对网络抵制级联攻击鲁棒性的影响.仿真结果表明,对于随机网络,所使用的边定向方法均可以使得网络更加鲁棒.但是,不同的边方向确定策略和单向边比例对随机网络抵制级联故障鲁棒性的优化效果影响不大.     

Complexity of Public Transport Networks

The theory of complex networks was used to classify public transport networks into public transportation route networks, public transportation transfer networks, and bus station networks. The practical significance of the network parameters was then analyzed. The public transport networks in Langfang, Jin-ing, and Dalian were then chosen as specific research cases. The results show that the public transportation networks have the characteristics of complex networks. In addition, the urban transportation network parameters all significantly affect the accessibility, convenience, and terrorist security capability of the urban public transportation network. The results link the findings with the actual situations to explore means to solve transportation system problems.     

一种新的无线mesh网络编码算法

针对网络编码可以在很大程度上提高网络吞吐量,但会增加网络的复杂性这一问题,构造了一个特殊的无线mesh网络拓扑结构,提出一个新的编码算法。该算法通过构造一个虚拟源节点,利用在无线组播网络中,仅需对进入中继节点的链路进行编码,进入目标节点的链路,直接路由选择就能达到网络编码所能够达到的容量。从而允许与目的节点相连接的中继节点收到数据包后直接路由选择。与传统的基于机会的网络编码COPE算法相比,该算法有效地减少了原始数据包传输的次数,从而提高了以网络编码增益来衡量的网络吞吐量。仿真试验验证了该算法的有效性。     

时态网络节点相似性度量及链路预测算法

详细分析和阐述了时态网络中的链路预测问题，将时态网络按时间顺序划分为具有相同时间间隔的多层网络快照序列.针对基于共同邻居的相似性指标对网络链路刻画粒度较粗糙的问题，提出了基于邻居节点聚类系数的相似性度量指标NCC和NCCP，并基于此提出时态网络链路预测算法.通过在真实数据集上的对比实验验证了利用邻居节点的聚类信息可以提高预测精度.利用真实邮件数据集验证了所提出的链路预测算法预测效果的优越性，并且实验结果证明越接近预测时间的网络结构对预测结果影响越大.     

Experimental Analysis of Link Estimation Methods in Low Power Wireless Networks

Wireless sensor networks are envisioned to be an integral part of cyber-physical systems,yet wireless networks are inherently dynamic and come with various uncertainties.One such uncertainty is wireless communication itself which assumes complex spatial and temporal dynamics.For dependable and predictable performance,therefore,link estimation has become a basic element of wireless network routing.Several approaches using broadcast beacons and/or unicast MAC feedback have been proposed in the past years,but ...     

Dynamic spreading behavior of homogeneous and heterogeneous networks

The detailed investigation of the dynamic epidemic spreading on homogeneous and heterogeneous networks was carried out. After the analysis of the basic epidemic models, the susceptible-infected-susceptible (SIS) model on homogenous and heterogeneous networks is established, and the dynamical evolution of the density of the infected individuals in these two different kinds of networks is analyzed theoretically. It indicates that heterogeneous networks are easier to propagate for the epidemics and the leading spreading behavior is dictated by the exponential increasing in the initial outbreaks. Large-scale simulations display that the infection is much faster on heterogeneous networks than that on homogeneous ones. It means that the network topology can have a significant effect on the epidemics taking place on complex networks. Some containment strategies of epidemic outbreaks are presented according to the theoretical analyses and numerical simulations.     

Malicious Code Modeling and Analysis in Weighted Scale-Free Networks

0 Introduction Nowadays, malicious codes such as com- puter viruses, worms and so on are an important risk to the computational systems endangering either corporation systems of all sizes or personal computers used for simple applications as ac- cessing b…     

Dynamic spreading behavior of homogeneous and heterogeneous networks

The detailed investigation of the dynamic epidemic spreading on homogeneous and heterogeneous networks was carried out. After the analysis of the basic epidemic models, the susceptible-infected-susceptible (SIS) model on homogenous and heterogeneous networks is established, and the dynamical evolution of the density of the infected individuals in these two different kinds of networks is analyzed theoretically. It indicates that heterogeneous networks are easier to propagate for the epidemics and the leading spreading behavior is dictated by the exponential increasing in the initial outbreaks. Large-scale simulations display that the infection is much faster on heterogeneous networks than that on homogeneous ones. It means that the network topology can have a significant effect on the epidemics taking place on complex networks. Some containment strategies of epidemic outbreaks are presented according to the theoretical analyses and numerical simulations.     

基于集成学习的复杂网络链路预测及其形成机制分析

为了预测节点与网络中其他现有节点之间的新连接或缺失连接,链路(边)预测近年来引发了越来越多的研究兴趣。最近已经提出各种具有不同特点的算法,以解决链路预测的问题,其中每种算法只考虑一种网络信息,从而产生片面的结果。提出基于集成学习的方法,将所有单一算法集成组合,综合考虑网络的各种信息来解决这一问题。在8个真实网络上进行了实验,利用局部拓扑索引、全局拓扑索引和推荐算法提取了17个不同的特征。结果表明,集成学习的关键性能指标——受试者工作特征曲线 (receiver operating characteristic curve, ROC)下面积(area under curve, AUC)比最佳单一算法提高2%至17%,最高达到0.9624。此外,根据度分布和随机森林得到的特征选择,分析了不同类型网络的结构与形成机制。在形成机制、网络类型和功能之间,获得了一些重要的见解:由某些确定的机制或假设导出的特征,确实是连接2个节点的内在驱动力,也正因为如此,这些特征可以用于链路预测。